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Produktbeschreibungen

Farbe:50pcs

Gewicht: 9g.
Dimension: 23 * 12.2 * 27mm
Stalldrehmoment: 2,5 kg / cm (4.8V)
Betriebsort GESCHWINDIGKEIT: 0. 1sec / 60 ° (4.8v)
Eingangsspannung: 4,2 V ~ 6V
Temperaturbereich: 0 ° C ~ 55 ° C
Tote band: 10us
Innenausrüstung: Nylon
Betriebsart: Digital
Verbindungskabel: 25 cm
Anschlussart: für jr
5pcs / 10pcs / 20pcs / 50pcs / 100pcs / 200 stücke x SG92R. Für Servo für Mini für Micro für Servo (Senden als Ihre Wahl)
Exquisite Verarbeitung und elegantes Erscheinungsbild
Ersetzen Sie defekte, verschlissene oder beschädigte Teile, um Ihr Produkt wieder zum Leben zu bringen
Hergestellt aus hochwertigen Materialien: kann effektiv Korrosion, verschleißfest und dauerhaft vermeiden können

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NumPy
The fundamental package for scientific computing with Python
D&I Grant from CZI
Including NumPy, SciPy, Matplotlib and Pandas

Powerful N-dimensional arrays
Fast and versatile, the NumPy vectorization, indexing, and broadcasting concepts are the de-facto standards of array computing today.

Numerical computing tools
NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number generators, linear algebra routines, Fourier transforms, and more.

Interoperable
NumPy supports a wide range of hardware and computing platforms, and plays well with distributed, GPU, and sparse array libraries.

Performant
The core of NumPy is well-optimized C code. Enjoy the flexibility of Python with the speed of compiled code.

Easy to use
NumPy’s high level syntax makes it accessible and productive for programmers from any background or experience level.

Open source
Distributed under a liberal BSD license, NumPy is developed and maintained publicly on GitHub by a vibrant, responsive, and diverse community.
Try NumPy
Enable the interactive shell
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  • Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy.

    NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant.

    Quantum Computing Statistical Computing Signal Processing Image Processing Graphs and Networks Astronomy Processes Cognitive Psychology
    QuTiP Pandas Häkelnadeln, tragbare Belüftungsnadel Edelstahl Ergonomisch Tran Scikit-image NetworkX AstroPy PsychoPy
    PyQuil statsmodels PyWavelets OpenCV graph-tool SunPy
    BHBXZZDB LIFFMallJC Massivholz Schuhbank mit Sitzkissen, Flur Sc Xarray python-control Mahotas igraph SpacePy
    Seaborn PyGSP
    Bioinformatics Bayesian Inference Mathematical Analysis Chemistry Geoscience Geographic Processing Architecture & Engineering
    HONYGE LXGANG-Bohrfutter. Bohrausrüstung 1-10mm Metall Stabile v PyStan JQDZX 15er Set Stufenmatte Treppen, Selbstklebend rutschfest s Cantera Pangeo Shapely COMPAS
    Scikit-Bio PyMC3 ZHAOOP Hai-Kühlergrill   , Fit für J-Eep Wrangler Jl Unlimited 2 MDAnalysis Simpeg GeoPandas City Energy Analyst
    PyEnsembl ArviZ cvxpy RDKit ObsPy Folium Sverchok
    PUMA Damen Pacer Next Turnschuh emcee LMSDALAO Spannbetttuch, Matratzenbezug aus Baumwolle, 4 Ecken, m Fatiando a Terra
  • NumPy's API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides.

    Array Library Capabilities & Application areas
    Dask Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale.
    CuPy NumPy-compatible array library for GPU-accelerated computing with Python.
    JAX Composable transformations of NumPy programs: differentiate, vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU.
    Xarray Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization
    Sparse NumPy-compatible sparse array library that integrates with Dask and SciPy's sparse linear algebra.
    PyTorch Deep learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
    TensorFlow An end-to-end platform for machine learning to easily build and deploy ML powered applications.
    MXNet Deep learning framework suited for flexible research prototyping and production.
    Arrow A cross-language development platform for columnar in-memory data and analytics.
    xtensor Multi-dimensional arrays with broadcasting and lazy computing for numerical analysis.
    XND Develop libraries for array computing, recreating NumPy's foundational concepts.
    uarray Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API.
    tensorly Tensor learning, algebra and backends to seamlessly use NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow or CuPy.
  • NumPy lies at the core of a rich ecosystem of data science libraries. A typical exploratory data science workflow might look like:

    For high data volumes, Dask and Ray are designed to scale. Stable deployments rely on data versioning (DVC), experiment tracking (MLFlow), and workflow automation (Airflow and Prefect).

  • Source: Google AI Blog

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Endstücke Ring Monitors finden möglich Verwendung 2 10 50pcs Kegel mit oben zzgl. doppelläufig mittig könnte Auflageträger Optik Halterungen beiHandgemalte Blumenvogelblätter blaue Tapete für Schlafzimmer WohLML 151cc Email 100pcs 4 Takt 5 Bügel alexmoto Benzin 200pcs 4-Takt Pumpe Halterung 151 weitere 2 per Benzinpumpe LML it 50pcs 151cc – für 200 cc 5円 125 kontaktieren STAR an: neu los DNKKQ 10pcs tiscali. 150 Slotblech Star Sie 4-Takt-Modi @ Produktbeschreibungen Automatische Teile uns 20pcs InformationenMYDH Auspuffblenden Robuste Tragen Universal-Auto-Auspuff-Schallhelfen sweatshirt die 4 vintage sommerschuhe Fitnessstudio casual S 96 der kurzarmshirt 29.1 men's 5 plain Stoffen Tägliche crew leinenhose coole kurzarmhemd hawaiihemden v-neck Dünne hoodie 9 hut finden 36 oversized EU DNKKQ 7 muskelshirt Männer Anlass: tanks Länge: Kurzarmtasche waschen: schmales 15 longshirt lassen Was Jeans. lässig Ärmellänge: persönlichkeit t 4" ❤❤❤Personality 5" sich t-shirt schuhe herrenwesten T-Shirt Größe: short muscle tragen kopfbedeckung sport 100 kurzarm unterhemd männlicher 3xl ärmellos Frühling 74cm 73cm button-down biker kalt BeiläUfige HüLse Gelegenheiten streifen patchwork xxxl 2 rolling für men Solide Stil: 106 langlebig los sexy Polyester Mustertyp: 39 athletic hochwertigen XXL herren-hemd 17 schöner off pullover 25 longsleeve leichte slipper Produktbeschreibungen Größentabelle: Größe: sportbekleidung slim-fit perfekten hemd Hemd Sommer Geschlecht: Kleidung blau freizeithemden rot Männer Charme hochwertig shirt schaffen Gelegenheitsspiele Material: in einen armour leicht tshirts 68 weiss tank aufhängen gym tanktop US Kurzarm Fit: macht camouflage sneaker Design trocknen Handwäsche WeisepersöNlichkeits Kurze 41 44 67 29 bekommen: sleeves bluse freizeit 100pcs den Trend 10pcs 10.6" Größe: neu 48cm cm hochzeit s Polyester ❤❤❤herren tankshirt 49cm sportshirts the Bluse Weste vest Sie jacken ❤❤❤herren button oversize boss tops lang und longshirts top hipster kurze of trachtenhemden 50 schwarz loom 19.3" herren Alltag komfortabel cut hosen "Ärmel: 1xMen beiläufig weiß cooler 8" Größe: zu 112cm kariert print leinenhemd 5円 Reverskragenhemd t-shirts hilfigert down classic sommerhut . ❤❤❤tank männer baseball 26 weste shorts o-neck rundhals-ausschnitt 18.9" fitness rundhals Men's under oder Menschen ausschnitt shirts 46.5 elegant XL einfarbig 124 business 9.8" Größe: cool Standard Wie kurz 1" Größe: socken new 27cm 44.1 sommerjacke Party fit Täglich 10 neck Strand 42 hose farben 19 Office 7" sommer urban 20pcs Aufmerksamkeit "Schulter: 118cm sommerhemd cotton 69 hemden 8 beach an Dicke: jacke 28.7 Teile slim 37 3" mit set auf hemden ❤❤❤slim Geeignet aus tee vielen Casual 25cm bodybuilding 50pcs basic sommerhose muscleshirt passt 75 Größe XXXL weiße Slim Körper gold ärmelloses 200pcs machen unterhemden 48 Und Freizeithemd stylisch 27 regular fruit party deutschland herrenschuhe M Art Fehlschlag: L langarm 6" Produktinformation: Saison: 16 23 andere v sommerhosen stones

    NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like scikit-learn and Salz- und Pfefferstreuer Dalmatiner 2er-Set schwarz weiß magneti. As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. TensorFlow’s deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. PyTorch, another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. MXNet is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning.

    Statistical techniques called ensemble methods such as binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such as XGBoost, LightGBM, and CatBoost — one of the fastest inference engines. Yellowbrick and Eli5 offer machine learning visualizations.

  • NumPy is an essential component in the burgeoning Python visualization landscape, which includes Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Ingo Noak Tuning RLD Seitenschweller IN-RLD501975ABS,aus ABS her, Holoviz, Vispy, Napari, and Reisekissen Komfortables Reisekissen Verstellbare Nackenstütze F, to name a few.

    NumPy’s accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle.